Рубрика «dataproc»

Некоторое время назад я активировал у гугла бесплатный триал под их клауд, задачку я свою не решил, оказалось гугл дает $300 на 12 месяцев под триал, однако вопреки моим ожиданиям кроме лимита бюджета накладываются и другие лимиты. Например не позволил использовать виртуалки более 8 vcpu в одном регионе. Спустя пол года решил использовать триальный бюджет на знакомство с dataproc, предустановленный хадуп кластер от гугла. Задача — попытаться оценить на сколько просто было бы мне запустить проект на гугловом хадупе, есть ли в нем смысл или лучше сразу ориентироваться на свое железо и продумывать администрирование. Есть у меня смутное ощущение, что современное железо и бигдата стек уже легко должен адаптироваться и под небольшие базы данных в десятки или сотни Гб, брутально загружая если не весь датасет, то подавляющую часть в память кластера. Какие-то отдельные субд под витрины данных уже могут и не потребоваться.
Если в вкратце то в dataproc впечатлила простота запуска и настроек, на фоне Oracle и Cloudera. На первом этапе я играл с one node cluster на 8 vCpu, максимум какой позволяет совсем бесплатный триал. Если смотреть на простоту, то их технологии уже позволяют совсем индусу в 15 минут запустить кластер, загрузить сампл данные и подготовить отчетик обычным BI инструментом, без каких либо промежуточных субд под витрины. Каких-то глубоких знаний о хадупе уже совсем не требуется.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js